• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2021/2022

Биоинформатика

Направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика
Когда читается: 3-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 5
Контактные часы: 60

Программа дисциплины

Аннотация

В курсе изучается геномика человека, полиморфизмы и структурные варианты в популяции и их связь с заболеваниями. Дается представление о полногеномном поиске ассоциаций и консорциумных проектах, изучающих генетику рака и других заболеваний. Изучаются элементы системной биологии, показывающей как генетические изменения могут приводить к изменениям на функциональном уровне. Дается представление о метаболических и сигнальных сетях, онтологическом анализе. Изучаются ДНК-белковые взаимодействия и РНК-регуляция. Дается представление о сравнительном анализе геномов человека и ближайших видов, таких как шимпанзе или неандерталец. Дается представление о микробиоме и эволюции вирусов.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Освоение студентами функциональной геномики
  • Изучение распознавания функциональных элементов генома методами машинного обучения
  • Изучение молекулярного моделирования
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Владение информационными технологиями, нашедшими применение в биоинформатике.
  • Освоение новейших достижений в области молекулярной биологии и генетики, вызвавшие необходимость развития биоинформатики.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение. Основы молекулярной биологии. Клетка, геном, белки, поток информации, генетический код. Геном человека. Строение генов. Первый слой кодировки информации.
  • Эпигенетика. Эпигенетические маркеры как второй слой кодировки информации. Данные ChIP-seq экспериментов. Консорциумные проекты Roadmap Epigenomics and ENCODE.
  • Вторичные структуры ДНК как третий слой кодировки информации. Концепция флипонов.
  • Методы машинного обучения для поиска функциональных элементов генома на основе последовательности.
  • Использование омиксных данных для задач предсказания функциональных элементов генома.
  • Поиск паттернов ассоциации между эпигенетическим кодом и кодом вторичных структур ДНК.
  • Введение в методы молекулярного моделирования. Понятия молекулярного моделирования, имитационного моделирования, интегративного моделирования. История развития методов молекулярной динамики, методов Монте-Карло.
  • Структурная биоинформатика. Форматы хранения информации о структуре молекул. Базы данных структур. Базы PDB, NDB, MMDB, CCDC, EMDB. Поиск в базах данных, поиск по последовательности и по структуре.
  • Методы молекулярной механики и динамики. Теоретические основы методов молекулярной механики и динамики. Молекулярно-механические модели, границы применимости.
  • Общая схема постановки молекулярно-динамического расчета. Броуновская динамика, динамика Ланжевена. Параллельные вычисления.
  • Методы предсказания и дизайна структуры белков.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашнее задание 1
    ДЗ по поиску паттернов ассоциации эпигенетического маркера и вторичной структуры ДНК
  • неблокирующий Домашнее задание 2
    ДЗ по построению системы предсказания функциональных элементов генома на основе омиксных данных
  • неблокирующий Домашнее задание 3
    ДЗ по структурному анализу в программе PyMol
  • неблокирующий Домашнее задание 4
    ДЗ по расчетам в программах молекулярного моделирования
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 2 модуль
    0.25 * Домашнее задание 1 + 0.25 * Домашнее задание 3 + 0.25 * Домашнее задание 2 + 0.25 * Домашнее задание 4
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Handbook of genetics and society : mapping the new genomic era, , 2013
  • Statistical theory and methods for evolutionary genomics, Gu, X., 2011

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Arcady R. Mushegian. (2007). Foundations of Comparative Genomics. Academic Press.
  • Evolutionary Genomics ; Statistical and Computational Methods. (2019). Springer New York. https://doi.org/10.1007/978-1-4939-9074-0
  • Pevsner, J. (2015). Bioinformatics and Functional Genomics (Vol. Third edition). Chichester, West Sussex, UK: Wiley-Blackwell. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1055003

Авторы

  • Попцова Мария Сергеевна